미니의 꿈꾸는 독서, 그리고 프로그래밍 이야기

R에 대한 기본 실행 방법부터 간단한 사용법까지 정리해보려고 합니다. R 실행 R을 실행하는 방법은 인터렉티브 모드와 배치 모드의 두 가지가 있습니다. 앞으로의 예제들은 모두 인터렉티브 모드에서 실행하겠지만, 실제 환경에서는 경우에 따라 배치 모드를 활용할 필요도 있으므로 두 가지 실행 방법을 먼저 정리해 보려고 합니다. 인터렉티브 모드 R 설치와 관련해서 "데이터 통계 분석을 위한 R 설치"에서 정리해놨으니 참고하기 바랍니다. R이 설치되어 있는 경우, 리눅스/윈도우/맥 어디에서든 터미널에서 R을 입력하면 인터렉티브 모드를 시작할 수 있습니다. 또는 윈도우나 맥의 경우에는 R 아이콘을 더블클릭해서 실행할 수도 있습니다. 그럼 인터렉티브 모드에서 간단한 예제를 테스트해보도록 하죠. rnorm()은 랜덤하..

이전에 살펴본 베이즈 확률(Bayesian Probabilities)과 가우스 분포(Gaussian Distribution) 에서 Frequentest와 Bayesian에 대해서 정리를 했었습니다. 실제 Curve Fitting에서 이 두가지 방식이 어떻게 적용되는지 살펴보도록 하죠. Curve Fitting에 대해서는 기계학습 첫 강좌에서 설명했었습니다. 주어진 입력값 x에 대한 타겟을 t라고 했을 때, x에 대응하는 값 y(x, w)에 대해 다음과 같은 관계가 성립한다고 합니다. 다음 그림을 옆으로 보면 y(x,w)에 대해 정규 분포의 형식을 가지고 있는 것을 알 수 있습니다. 정규분포를 따르므로 y(x,w)는 평균, β−1은 분산이 된다는 것을 알 수 있습니다. 앞서 정리한 가우스 분포(정규 분포)..

확률에서 많이 사용하는 베이즈 정리는 "확률 - 일어날 가능성을 측정하는 방법"의 끝부분에도 간략하게 정리했었습니다. 이번에는 베이즈 정리를 좀 더 깊이있게 알아보도록 하죠. 베이즈 확률 (Bayesian Probabilities) 실생활에서 베이즈 정리는 스펨 메일 필터링이나 유전자 검사 등에서 활용한다고 했습니다. 기계학습에서도 이런 베이즈 정리를 많이 사용하는데요. 이전의 기계학습 예제를 설명할 때, Training Set에서 주어진 X에 대해 적절한 곡선을 만들어 주는 것을 Curve fitting이라고 했었습니다. 이러한 Curve fitting을 하는 방법이 보통 두가지가 있는데요. 하나는 Frequentist treatment이고 나머지 하나가 Bayesian treatment입니다. 여기에..